보통 시장 안에서 우리끼리 쓰던 은어 중에 ‘마바라’라는 말이 유행했던 시기가 있었다.

수치, 업황, 산업 트렌드에 대한 분석 없이 그럴듯한 뇌피셜만으로 시장을 해석하는 이른바 ‘전문가’들을 비꼬는 표현이었다.

최근 메모리와 AI H/W 관련 주가가 하락하자 비슷한 장면이 다시 반복되는 듯하다. 주가가 빠지면 늘 그렇듯, 하락 이후에 원인을 설명하는 해석은 빠르게 늘어난다. 문제는 그 해석 중 상당수가 실제 펀더멘털 변화보다는 익숙한 공포 서사를 다시 꺼내오는 데 그친다는 점이다.

물론 CSP의 FCF 부담, AI capex 지속 가능성, 빅테크 투자 효율성에 대한 우려는 충분히 논의할 수 있다. 주가가 단기간 급등했고, 글로벌 포트폴리오 안에서 AI H/W 노출이 과밀해졌다면 수급 조정도 자연스러운 과정이다.

다만 아직까지 내가 확인한 범위에서는 메모리 업황 자체의 큰 변화, AI 인프라 투자 방향의 훼손, HBM 및 고성능 메모리 수요의 구조적 둔화를 뚜렷하게 감지하기는 어렵다. 오히려 최근 움직임은 펀더멘털 붕괴라기보다, 외국인 매도와 글로벌 리밸런싱이 결합된 수급 충격에 더 가까워 보인다.

(* 중국 메모리 업체인 CXMT, YMTC를 근거로 지금의 메모리 사이클을 과거 2차전지 산업과 단순 비교 해석하는 마바라는 진짜 못듣겠음. 공급 경쟁이라는 단어만 같을 뿐, 기술 난이도, 고객 인증, 장비·공정 병목, HBM과 첨단 패키징 생태계, AI 서버 수요의 성격 뭐 하나 비슷한 구석이 없음.)

(심지어 계속 듣다보니 최근 나온 CXMT IPO 보고서를 읽기나 했는지도 의문스러움.. )

그래서 이번 글에서는 주가 하락 이후 쏟아지는 사후적 해석보다는, 실제로 최근 수급에서 어떤 변화가 있었는지, 그리고 그 수급 변화가 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 코스피 반도체 조정에 어떤 영향을 미쳤는지를 정리해보려 한다.

외국인 매도, AI Capex, 그리고 메모리 사이클에 대한 생각

1. 이번 코스피 하락의 1차 원인은 펀더멘털보다 수급이었다

최근 삼성전자와 SK하이닉스를 포함한 코스피 하락은 단순히 “메모리 업황이 꺾였다”는 식으로 보기 어렵다.

핵심은 외국인의 기계적 매도였다.

첨부한 수급 자료 기준으로 보면, 2026년 1월부터 7월까지 코스피 외국인 순매도는 약 160조 6,283억원 수준까지 확대됐다. 연간 기준으로 봐도 이는 과거 어느 해보다 압도적인 규모다. 언론 보도에서도 한국거래소 기준 외국인이 7월 초까지 코스피에서 약 157조원 이상을 순매도한 것으로 집계됐고, 매도 배경으로는 반도체 비중 부담, 원화 약세, 포지션 조정, 리밸런싱이 언급됐다. (코리아 타임스)

https://t.me/jump0000

여기에 BlackRock Investment Institute가 2026년 중간 전망에서 AI concentration risk를 이유로 신흥국 주식 비중을 낮춘 점도 중요하다. 한국과 대만은 MSCI EM 내에서 AI 하드웨어 공급망 비중이 지나치게 커졌고, 글로벌 자산배분 관점에서는 “한국 반도체를 더 사야 하는가”보다 “AI 노출이 과도해진 EM을 줄여야 하는가”가 먼저 작동했을 가능성이 높다. (FA Mag)

따라서 이번 조정은 펀더멘털의 급격한 훼손이라기보다, AI 하드웨어 랠리 이후 글로벌 포트폴리오가 한 번에 같은 방향으로 리밸런싱된 결과에 가깝다.

2. 문제는 외국인 매도의 절대 규모다

리밸런싱이 기계적이었다면 다음 질문은 자연스럽다.

도대체 얼마나 많은 글로벌 인덱스·ETF·액티브 펀드가 삼성전자와 SK하이닉스를 들고 있었는가?

정확한 전체 금액을 완벽하게 알기는 어렵다. 하지만 주요 글로벌 ETF와 펀드의 AUM, 편입비중, 레버리지 상품의 명목 노출을 놓고 보면, 삼성전자와 SK하이닉스는 더 이상 한국 로컬 반도체 주식이 아니다.

이미 두 종목은 다음 성격을 동시에 갖고 있다.

MSCI EM의 핵심 AI 하드웨어 노출
글로벌 ex-US ETF의 주요 테크 베타
AI·메모리·반도체 테마 ETF의 핵심 구성 종목
한국 단일국가 ETF의 지수 대부분을 좌우하는 종목
홍콩·미국 레버리지 상품을 통한 파생적 매매 대상

아래 표에서 정리한 대형 ETF 기준으로만 봐도 VXUS, IEMG, VEA, EWY, DRAM, EEM, VEU 등 주요 상품의 삼성전자·SK하이닉스 합산 노출은 조 단위를 넘어 수십조원 단위로 쌓여 있다. 특히 VXUS, IEMG, VEA 같은 초대형 글로벌·EM ETF 안에서도 두 종목의 절대 노출이 매우 크다.

SK하이닉스 ADR 상장 이후 출시 예정인 SK하이닉스 미국 ETF ~~개(레)~~버리지 상품들

이는 중요한 함의를 갖는다.

삼성전자와 SK하이닉스 주가는 더 이상 국내 반도체 업황만으로 움직이지 않는다.

이제 두 종목은 글로벌 AI 포지션의 일부다.
AI 하드웨어 비중을 줄이는 순간, 한국 반도체는 가장 먼저 매도될 수 있다.
반대로 AI capex 신뢰가 회복되는 순간, 다시 가장 먼저 매수될 수 있다.

즉, 이번 하락은 “한국 반도체가 틀렸다”의 증거라기보다, 글로벌 자산배분 안에서 한국 반도체가 너무 커졌기 때문에 발생한 수급 충격에 가깝다.

3. 메모리의 본질은 여전히 바뀌고 있다

그럼에도 기본적인 생각은 변하지 않는다.

메모리는 AI 시대에 단순 부품이 아니라 새로운 인프라 계층으로 재인식될 가능성이 높다.

생각정리 300 (* Micron SCA, Physical AI)

특히 Physical AI로 갈수록 이 관점은 더 강해진다. 기존 AI가 텍스트, 이미지, 코드, 수학 문제를 다루는 서술지능 중심이었다면, Physical AI는 차량, 로봇, 드론, 산업 자동화 장비처럼 물리세계에서 직접 행동하는 AI다.

이 구조에서는 단순 연산만으로 충분하지 않다.

현재 장면을 기억해야 한다.
이전 행동을 기억해야 한다.
실패 데이터를 재학습해야 한다.
장기 작업의 순서를 유지해야 한다.
추론 과정에서 KV cache, temporal cache, 상태 메모리가 필요하다.
훈련 단계에서는 HBM, DDR, SSD, NAND, 대용량 스토리지가 모두 필요하다.

결국 Physical AI는 훈련용 메모리와 추론용 메모리를 동시에 요구하는 구조다. 이 관점에서 메모리는 PC·스마트폰·서버 사이클에 종속된 시클리컬 부품이 아니라, AI가 세계를 기억하고 행동을 수정하기 위한 물리적 기반으로 확장된다. 이전 글에서도 자율주행, 로보틱스, VLA 모델, Micron의 자동차 OEM 장기공급계약을 같은 맥락으로 해석했다.

시장은 여전히 메모리를 “AI 하드웨어 사이클” 안에 가둬두고 싶어 한다.
하지만 실제 수요의 방향은 더 넓다.

AI가 데이터센터 밖으로 나오면, 메모리의 수요처도 데이터센터 밖으로 확장된다.

4. AI Capex는 이제 미국 GDP의 한 축이 됐다

여기서 더 중요한 매크로 연결고리가 나온다.

AI capex는 더 이상 빅테크 몇 개 기업의 비용 항목으로만 볼 수 없다. 이미 미국 경제 안에서 측정 가능한 성장 엔진이 되고 있다.

https://www.tftc.io/ai-capex-gdp-growth-q1-2026-bea-third-estimate

St. Louis Fed는 AI 관련 투자가 GDP 통계에 이미 반영되고 있으며, 2025년 이후 AI 관련 투자 붐이 성장률 기여 측면에서 중요한 변수로 부상했다고 설명했다. (세인트루이스 연방준비은행) CEPR 역시 AI 투자와 GDP 성장의 연결을 단순한 장기 생산성 논의가 아니라, 단기 총수요와 투자 사이클 관점에서 봐야 한다고 분석했다. (CEPR)

Bridgewater는 2026년 미국 실질 GDP 성장률에서 AI capex가 약 1.4%p, 2027년에는 약 1.5%p 기여할 수 있다고 추정했다. 이는 전체 성장률의 상당 부분이 AI 인프라 투자에 의해 지탱될 수 있다는 의미다. (Edward Conard) IMF도 AI 관련 투자가 서버, 데이터센터, 소프트웨어, 전력 인프라 수요를 자극하면서 미국 성장의 중요한 축으로 떠오르고 있다고 평가했다. (IMF)

따라서 지금의 AI capex 논쟁은 단순히 “빅테크 FCF가 줄어든다”는 회계적 논쟁으로 끝나지 않는다.

이미 AI capex는 다음 영역을 동시에 움직인다.

데이터센터 건설
GPU·ASIC 서버
HBM·DRAM·NAND
전력기기·변압기·송배전
냉각·전력 인프라
클라우드 매출
미국 설비투자
글로벌 AI 공급망 소득

즉, AI capex를 급격히 꺾는다는 것은 단순히 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론의 성장률을 낮추는 문제가 아니다.

미국 성장률의 핵심 축을 스스로 꺼버리는 선택에 가까워진다.

5. AI Cloud는 희소자원이 되고 있다

시장에서는 여전히 빅테크의 capex를 비용으로만 본다.

“FCF가 줄어든다.”
“AI 서버 투자가 너무 많다.”
“GPU 가격이 떨어질 것이다.”
“AI capex peak가 다가왔다.”

이런 논리는 당분간 계속 반복될 가능성이 높다.

하지만 실제 산업 구조는 조금 다르게 움직이고 있다. CSP와 빅테크의 AI 서버, AI 데이터센터, 전력 확보 능력은 점점 희소자원이 되고 있다. 단순히 서버를 많이 산 기업이 비용을 많이 쓴 것이 아니라, 미래 AI compute capacity를 선점한 기업이 되는 구조다.

생각정리 299 (* AWS Cloud)

AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle, Meta, CoreWeave류의 공급자들은 결국 같은 병목을 마주한다.

전력 확보
데이터센터 부지
변압기·전력기기 납기
GPU·ASIC 공급
HBM 공급
네트워크 장비
냉각 인프라
장기 고객계약

AI cloud 서버가 희소자원이 되면 monetization timeline은 오히려 짧아질 수 있다.
즉, “투자를 언제 회수하느냐”의 문제가 “없어서 못 파는 compute capacity를 얼마에 팔 수 있느냐”의 문제로 바뀐다.

이전 AWS Cloud 관련 글에서도 핵심은 같았다. AI 수요가 견고한 이상, CSP의 capex는 비용 항목에서 수익화 가능한 자산으로 바뀌고, capex 정당화 시점은 시장이 생각하는 것보다 앞당겨질 수 있다.

Amazon aims to raise $25 billion from bond sale | Reuters
이제는 일상이 되어버린 AI Capex 투자를 위한 빅테크, CSP들의 외부차입

6. 시장은 다시 섹터 로테이션으로 도망갈 가능성이 높다

단기적으로 수급은 반도체를 피해 다른 곳으로 돌 수 있다.

화장품, 바이오, 금융, 에너지, 조선, 산업재 같은 섹터가 순환매의 대안이 될 수 있다. 실제로 시장은 항상 직전 주도주가 흔들리면 새로운 피난처를 찾는다.

하지만 여기서 중요한 질문은 따로 있다.

정말 AI capex peak가 온다면, 반도체보다 다른 경기민감 소비·산업 섹터가 더 안전한가?

내 생각은 반대에 가깝다.

AI capex가 꺾인다면 가장 먼저 하락하는 것은 AI 하드웨어 주가일 수 있다. 하지만 그 다음에는 미국 GDP 성장, 미국 가계 자산효과, 글로벌 EM 소득, AI 공급망 고용과 투자까지 함께 흔들릴 가능성이 높다.

첨부한 미국 가계 자산구성 자료를 보면, 미국은 가계 총자산에서 주식·펀드 비중이 매우 높은 국가다. 부동산 비중이 높은 한국과 달리, 미국 가계의 소비 여력은 주식시장과 훨씬 직접적으로 연결된다.

AI 랠리가 미국 주식시장, 연금, 펀드, 가계 순자산을 끌어올렸다면, AI capex 둔화와 AI 주가 하락은 소비 둔화로 전이될 가능성도 커진다.

결국 AI capex peak는 반도체만의 문제가 아니다.

그것은 미국 소비의 문제이고, 글로벌 자산가격의 문제이며, AI 공급망에 연결된 EM 소득의 문제다.

그래서 “반도체를 팔고 소비주를 사면 안전하다”는 식의 단순 로테이션은 위험할 수 있다.
AI capex가 진짜로 꺾이는 국면에서는 소비주도, 산업재도, EM도 동시에 더 큰 매크로 충격을 받을 수 있기 때문이다.

7. 결론: 이번 매도는 펀더멘털 붕괴보다 포지션 과밀의 청산에 가깝다

이번 삼성전자, SK하이닉스, 코스피 하락의 본질은 아직까지 수급 충격에 더 가깝다.

외국인 매도는 컸고, 리밸런싱은 기계적이었으며, 글로벌 펀드 안에서 한국 반도체 노출은 이미 지나치게 커져 있었다. BlackRock의 EM 비중 조정처럼 글로벌 자산배분 관점에서 AI concentration risk를 줄이는 흐름이 나오면, 삼성전자와 SK하이닉스는 가장 먼저 매도 대상이 될 수밖에 없다.

하지만 이것이 메모리의 장기 논리를 훼손한다고 보기는 어렵다.

오히려 핵심은 다음과 같다.

메모리는 AI 데이터센터의 병목에서 Physical AI의 전략 자원으로 확장되고 있다.

AI capex는 미국 GDP 성장의 핵심 축으로 들어왔고, AI cloud capacity는 점점 희소자원화되고 있으며, 데이터센터 밖으로 나오는 Physical AI는 더 많은 메모리와 스토리지, 더 복잡한 memory architecture를 요구한다.

시장은 당분간 빅테크 FCF, capex peak, chip 가격 하락, 공급증가 우려를 반복할 가능성이 높다.
그 과정에서 외국인 수급은 계속 흔들릴 수 있다.

다만 정말 AI capex가 꺾이는 순간이 온다면, 그것은 메모리만의 하락 사이클로 끝나지 않을 가능성이 높다. 미국의 성장률, 가계 자산효과, 글로벌 소비, EM 소득까지 함께 흔들리는 더 큰 매크로 이벤트가 될 수 있다.

(*미국 트럼프가 11월 중간선거를 앞두고 AI 성장엔진을 꺼뜨리는 미친짓은 무슨 수를 활용해서라도 막을거라고 믿어 의심치않는다.)

그래서 지금의 조정은 “메모리 사이클이 끝났다”는 신호라기보다, AI 시대의 핵심 인프라 자산으로 너무 빠르게 재가격된 종목들이 글로벌 리밸런싱 과정에서 한 번 과격하게 눌린 국면으로 보는 편이 더 합리적이다.